基于图像处理的智能行驶车(03版本1)

1、基于图像识别的智能行驶车指导教师：韩 鹏答 辩：董海涛成 员：董海涛 夏彦泽 唐鹏程 郭耀华 一、项目简介一、项目简介 我们申请的项目“基于图像识别的智能行驶车”采用双目视觉系统，利用从两幅2d图像提取出的特性恢复摄像头视野中景物的3d特征，从而建立小车前方景物的深度图。 双目立体视觉测量技术近似于人眼视觉系统,具有较高的测量精度和速度,目前在这一领域有较多的理论研究，但是实际应用中在非特定环境下的3d 图像重建和识别存在较大困难。 以往此类设计中采用超声波、激光测距方式，而我们的方案采用双目视觉的仿生，具有视野广阔，采集数据全面等特点，能够更加智能的设计小车的动作。 我们希望通过本项目对于一

2、般场景中的立体图像建模与识别技术进行深入研究。预计实现小车在普通道路上自动行驶，实现更为准确、可靠、智能的自动驾驶系统。如将本技术应用于汽车的辅助驾驶或自动驾驶中将很有效减少交通事故的发生。二、项目可行性分析二、项目可行性分析 本项目中的难点有三个：本项目中的难点有三个：1、建立合适的硬件平台。2、建立适用于一般场景的图像处理和立体匹配算 法。3、建立小车壁障的轨迹设计算法。 摄像头采集的图像背景信息有以下特点：摄像头采集的图像背景信息有以下特点：1、如果在平坦的开阔地上行驶，图像中会有地面 这一特定元素。2、笔直的道路映射到2d图像中是梯形。3、有些道路上会有特定的交通标志线。1、我们的小车

3、采用dsp c6000系列处理器作为图像处理芯片，可实现较为复杂的算法，足以完成后续的计算任务。2、对于摄像机坐标标定，提图像边缘取，双目立体匹配，前人已经有了一定的理论探索。我们在前人的基础上改进算法，使得这些理论能应用于更加一般的环境中去。3、我们参考本学院水下自主航行器开发的经验，设计我们小车的壁障方法。依托这个技术背景，我们能取得事半功倍的效果。三、项目解决方案及算法三、项目解决方案及算法算算 法法 目前我们拟定用sobel算法等经典的轮廓提取算法和小波金字塔分层匹配结合基于灰度特性的快速匹配法为基础，针对以上环境特点和实际操作中总结的经验，设计出一种基于图像高级特性的图像处理方法，实

4、现从2d图像向3d图像的变换。 我们预设不同类别的场景，根据图像预处理提取关键信息匹配，从而使进一步的图像处理和匹配代码有较好的自适应性。其次就是适当的引入经验判断，根据公路，楼房，树木，车辆，人流等景物预先建立模型，增加图像匹配的准确性。四、项目具体方案设计四、项目具体方案设计基本测距原理：根据相似三角形原理容易测得物体距离摄像头距离。设相距f，像差 ，两摄像头距离d，物距l，有如下公式左ccd右ccddsp开发平台pwm控制伺服电机硬件框图硬件框图 图像处理部件我们拟定采用tms320c6000，这一系类的dsp专门针对视频处理等应用。ccd摄像头采用个sony公司的evi d一3l，分辨

5、率较高。小车的动力采用伺服电机，有利于准确控制小车行驶轨迹。开始左图行列扫描是否为边缘点右图行列扫描否是否匹配否匹配点景深计算程序设计流程图程序设计流程图 在程序的设计中，边缘点的检测和相关性匹配是核心。在本项目中，我们需要设计一种针对道路环境的图像处理算法。 五、创新点总结五、创新点总结 1、本项目中导航系统完全模拟人类视觉模型，在程序设计中加入经验判断和自适应判断的仿人类思维模式的方法。 2、在参考了前人图像处理和模式匹配理论的基础上，我们总结车辆行驶的具体特点建立适应车辆导航的3d数据提取算法。 3、本项目将对于在一般环境下车辆自动驾驶进行试验和探索。六、项目期望及扩展六、项目期望及扩展

6、 本项目是在现有的图像处理、模式识别理论上的深入探索，将针对项目应用环境特点建立新型的图像立体处理模型，并在实践中检验理论。后期如果模型效果好可以加入gps导航等模块实现远距离自动路线规划、自动行驶的功能。希望本项目能在计算机模式识别领域里有所创新。 七、预算七、预算经费支出项目名称经费支出项目名称具体描述具体描述金额（千元）金额（千元）计算依据及描述计算依据及描述系统机械部分制作系统机械部分制作车体、动力系统车体、动力系统3材料及加工费用材料及加工费用图像处理系统图像处理系统dsp及开发平台及开发平台5根据器件型号估算根据器件型号估算传感器传感器摄像头及其它必要摄像头及其它必要传感器传感器5